免费的 AI 可见度诊断报告应该包含哪些内容？
【60 字答案】合格的诊断报告必须有六项：实测方法（问了哪些问题、问了几个平台）、提及率数据、AI 引用的来源清单、信息准确率核查、技术层体检（抓取与结构化）、可执行的改进优先级。只有截图和结论、没有方法的报告，基本可以判定是模板套用。
一、为什么诊断要"免费"给
先说这个逻辑，免得你怀疑"免费的东西没好东西"。
AI 可见度诊断本质是一次实测作业：用一组问题在多个大模型平台问一遍，记录结果。它的成本主要是时间和方法，不涉及大额资源投入。
对服务方来说，诊断是建立信任的方式——用数据说话比用话术说服更有力。对企业来说，这是判断"要不要做、值不值得做"的最低成本途径。
所以正常的做法是：诊断免费、方法透明、数据可复查。 如果一个"免费诊断"必须留电话才给结果，或者结果只有一个模糊评分，那它更像销售工具，不是诊断报告。
二、合格报告必须有的六项内容
第 1 项：实测方法（最重要）
报告要写清：
| 要素 | 参考标准 |
|---|---|
| 提问方式 | 具体问了哪些问题（原文列出） |
| 平台范围 | 覆盖了哪几个 AI 平台，是否登出状态 |
| 提问次数 | 每个问题问了几次（AI 答案有波动，单次不可靠） |
| 样本量 | 总样本数（问题数 × 平台数 × 次数） |
没有这一项，后面所有数字都不可信。 这是区分"真诊断"和"假报告"的第一道门槛。
第 2 项：提及率数据
"提及率"指在你提问的总次数中，AI 提到你公司的比例。合格报告应该给：
- 整体提及率；
- 分平台的提及率（不同平台差异往往很大）；
- 分问题类型的提及率（品牌词通常高、品类词往往低）。
只有整体一个数字、没有拆分的，价值有限——因为不知道问题出在哪。
第 3 项：AI 引用的来源清单
这一项最容易被漏掉，但信息量最大。
报告应列出：AI 在回答与你相关的问题时，引用了哪些网站。你会看到几种典型结果：
- 引用的全是第三方平台，你的官网一次都没出现 → 问题在"实体公信力"，不在内容数量；
- 引用了过时的旧页面 → 需要做口径清理与信息覆盖；
- 引用了同行但没引用你 → 说明同行在 AI 可见的信源里有痕迹，你没有。
这份清单直接指出了改进方向。
第 4 项：信息准确率核查
不只是"有没有提到你"，还要看"提到时说得对不对"：
| 检查项 | 举例 |
|---|---|
| 公司名称 | 是否用了曾用名、简称是否混乱 |
| 成立时间 | 与工商公示是否一致 |
| 注册地址 | 是否精确、是否为旧址 |
| 业务描述 | 是否还停留在旧业务（改名换赛道的企业高发） |
| 资质信息 | 有没有凭空生成的资质描述 |
准确率低是比提及率低更危险的状态——AI 正在向你的潜在客户传递错误画像。
第 5 项：技术层体检
这一项检查"AI 能不能顺利读到你的信息"：
- 关键信息是否在服务端 HTML 里（不依赖 JS 渲染）；
- robots.txt 是否放行主流 AI 爬虫（GPTBot、ClaudeBot、Bytespider 等）；
- 是否部署了结构化数据（Organization、FAQPage 等）；
- 官网上关键信息是否使用图片承载（图片里的文字爬虫读不出）。
技术层是"一次改完长期受益"的部分，诊断时必须覆盖。
第 6 项：可执行的改进优先级
报告最后要给动作清单，并排序：
- 先做什么（通常是事实口径统一 + 技术层修复）；
- 再做什么（内容供给）；
- 持续做什么（多渠道信源积累 + 月度复测）。
好的清单每一条都能落到"谁、做什么、多久"，而不是"提升品牌影响力"这类空词。
三、怎么识别"假诊断"
对照这几条，基本能判断报告质量：
| 特征 | 说明 |
|---|---|
| 只有截图和结论，没有方法 | 无法复查，结论不可信 |
| 只给一个总分，没有拆分明细 | 不知道问题在哪，也无法改进 |
| 没有来源清单 | 缺失最关键的信息 |
| 不检查技术层 | 说明服务方可能只做"发稿" |
| 结论是"你需要做全案" | 诊断的目的应该是定位问题，不是直接推销 |
| 数据无法复现 | 同一个问题你自己去问，结果完全不同 |
最好的验证方式：拿报告里列的问题，自己登出状态去同样的平台问一遍。 结果大致能对上，说明这份诊断是真的做过。
四、自己想拿诊断结果该怎么做
如果暂时不找服务商，自己也能做一份：
- 列问题：写 10-20 条客户可能问的问题，混入品牌词（公司名）、品类词（行业+服务）、地域词（城市+服务）；
- 登出实测：每个问题在 3-5 个主流 AI 平台各问 2-3 次，截图留存；
- 记三件事：有没有提到你、说得对不对、引用了哪些网站；
- 做技术层自查：查看网页源码里有没有结构化数据、robots.txt 有没有拦截 AI 爬虫；
- 每月重做一次：同样的流程，比较数据变化。
这份基线数据本身就是资产——它既是你判断服务商的依据，也是后续衡量效果的标准。
常见问题
Q：诊断要花多长时间？
自己做，一个有耐心的人一两天能完成基础版；专业机构因为把流程做成了标准动作，通常在几个工作日内交付。如果对方说要一个月，可以问问具体卡在哪。
Q：为什么要在登出状态下测？
登录后 AI 会参考你的历史使用偏好，结果不客观。登出状态更接近真实客户的视角。
Q：同一个问题问两次答案不一样，正常吗？
正常。AI 的回答有波动性，所以诊断要问多次取统计值，单次结果不能作为结论。
Q：诊断结果是"AI 里查不到我"，怎么办？
这是最常见的结果，也最容易改。先做事实层与技术层（口径统一、结构化数据、爬虫放行），再按客户提问补内容。这两步做完，通常会看到第一波变化。
*本文由小星云网络原创，方法与数据基于 2026 年 9 月实操与实测，不构成效果承诺。转载请注明出处。*
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